自然语言处理之词向量技术

Posted 2021-04-12 深度学习圈

1. 词向量技术

词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。词向量的基本内容包括：

• 问题引入

• 基于统计方法的词向量

• 基于语言模型的词向量

2 问题引入

2.1 向量空间分布的相似性

在计算机中表示词语时，当词语转换为向量之后，应保持词语之间在空间中具有相似性。

2.2 向量空间子结构和目标

词语的向量不仅能表示空间分布，还应保证空间子结构一直。

词向量的最终目标是：词向量的表示可以作为机器学习、深度学习的输入和空间表示。

2.3 实现词向量的挑战

挑战一：如何把词转换为向量？自然语言单词是离散信号，比如“香蕉”、“橘子”、“水果”在我们看来就是3个离散的词。我们应该如何把离散的单词转换为一个向量。

挑战二：如何让向量具有语义信息？我们知道，“香蕉”和“橘子”更加相似，而“香蕉”和“句子”就没有那么相似，同时，“香蕉”和“食物”，“水果”的相似程度，可能介于“橘子”和“句子”之间。那么，我们该如何让词向量具备这样的语义信息？

3 基于统计方法的词向量

3.1 OneHotEncoder

独热码，在英文文献中称做ont-hot code，直观来说就是有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他全为0的一种码制。

3.2 词袋模型

词袋模型(Bag of Words，简称BoW)，即将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的，把每一个单词都进行统计，同时计算每个单词出现的次数。

词袋模型的三部曲：分词（tokenizing），统计修订词特征值（counting）与标准化（normalizing）。

文档的向量表示可以直接将各词的词向量表示加和。

4 基于语言模型的词向量

4.1 语言模型的概念

N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。

每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度

4.2 文本离散表示的缺点

词向量的表示太稀疏，很难捕捉文本的含义

n-gram词序列随语料库膨胀太快

各种距离度量都无法满足语义的内容